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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
& V: L" i( h- i% fAbsolute number, 绝对数
! g0 B+ s; L/ p. D3 bAbsolute residuals, 绝对残差% E6 ?4 w* S0 x8 h3 U3 ]4 |
Acceleration array, 加速度立体阵9 B( c/ @0 J- Q8 @" M$ T
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度* U7 u6 C. x% I( j
Acceleration normal, 法向加速度
: i' q, m$ i1 x# ]6 EAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
' D7 I' c7 u8 P1 ~Acceleration tangential, 切向加速度) I4 M9 O  T9 l0 k
Acceleration vector, 加速度向量# g; a* q3 j2 t6 p
Acceptable hypothesis, 可接受假设
4 G5 U' l1 b! T2 SAccumulation, 累积- w) C% Y. e# p# {! R4 t, x% A! z
Accuracy, 准确度8 ?, g) i( d4 e, t# H- v. |
Actual frequency, 实际频数. R. {1 B/ x" x$ I( O- S& i
Adaptive estimator, 自适应估计量2 y; v9 [8 e: C
Addition, 相加
6 H3 ^+ _: G6 yAddition theorem, 加法定理
& t3 {0 `3 l" {Additivity, 可加性7 r3 c4 t( m6 h* R% D9 `+ f8 L
Adjusted rate, 调整率  b& i% C( \8 E6 }1 k& ]
Adjusted value, 校正值" A# t" i1 u3 W  D7 Y) Z
Admissible error, 容许误差
. |' E; T% ]2 ?3 F: f! I; iAggregation, 聚集性7 r6 z& G' D% Q6 t3 d  u7 X$ b
Alternative hypothesis, 备择假设" F5 s4 ^7 D1 `4 S5 ]( B# T
Among groups, 组间1 Q  g# E( K6 V) J8 W; C. D, C5 {
Amounts, 总量
$ @" {1 C* @9 f7 w; gAnalysis of correlation, 相关分析
  o. @! A% c, i0 O+ zAnalysis of covariance, 协方差分析
5 Z& J, R1 E) J1 o( AAnalysis of regression, 回归分析  x8 v1 a# M$ o% X
Analysis of time series, 时间序列分析$ {5 N' J& C1 ]* H; I; i$ I) ^
Analysis of variance, 方差分析+ Z* a' W% C( D
Angular transformation, 角转换* j- ^- v; b, G, v7 w9 E
ANOVA (analysis of variance), 方差分析5 w0 ?  `# ^8 K" b) U! J+ A
ANOVA Models, 方差分析模型
' i# v  ~  @1 K5 ~( EArcing, 弧/弧旋5 t+ @  O: p8 M% U& h$ _8 e' c( g
Arcsine transformation, 反正弦变换+ U! v1 S2 ^; t7 O' l, j2 N
Area under the curve, 曲线面积
& I5 h( U- |  |% e4 S( }AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 4 y" E# o9 {9 X
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
5 q* Q- l; ^3 c5 h1 V0 {Arithmetic grid paper, 算术格纸' \. Q$ Q! Z/ u, N% I3 X: |5 G
Arithmetic mean, 算术平均数
1 E" s( C, ^* C0 `; S5 nArrhenius relation, 艾恩尼斯关系) T% \2 `8 a- k5 S; }+ d
Assessing fit, 拟合的评估
* a- p5 R7 q4 [! L! N  X2 k. \Associative laws, 结合律
3 s  n6 K+ h4 f8 U8 N, NAsymmetric distribution, 非对称分布4 {; |: L' J9 a; {
Asymptotic bias, 渐近偏倚6 {6 ~) S) |8 L- z0 f4 J3 J7 v
Asymptotic efficiency, 渐近效率  Z, S9 F2 z6 o4 b" e; y1 d1 ~: p
Asymptotic variance, 渐近方差
; e6 P# e& M) d% q/ N2 w3 J) GAttributable risk, 归因危险度$ b% w! K0 x7 y. o
Attribute data, 属性资料* r* ~8 \+ u9 T; e2 e, M6 b
Attribution, 属性8 a* I4 n1 G, k$ B
Autocorrelation, 自相关
6 |) ?1 y$ r5 S' q; BAutocorrelation of residuals, 残差的自相关! [2 N/ C& y( Y" B, f
Average, 平均数
5 E* g+ [* S& W2 n4 S" mAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
3 N  }( {$ i" z8 o2 fAverage growth rate, 平均增长率
+ k" F* X: y' Q5 A3 ]# P! Y( l& ~Bar chart, 条形图. C' _4 j  k& d! N3 I
Bar graph, 条形图
, n$ ?' c8 l2 r( M% e5 dBase period, 基期
' f* @0 e+ @3 fBayes' theorem , Bayes定理
5 t) F4 }6 {- q- x4 Q/ [Bell-shaped curve, 钟形曲线3 D/ P1 _$ C. }& {- i! Y" E
Bernoulli distribution, 伯努力分布& a  T) J+ y. s" V% N& j& j, h
Best-trim estimator, 最好切尾估计量4 [1 T$ r7 R) D! B' E! A  V" Q3 ]
Bias, 偏性* m  _0 ?5 K& {' Z! ~% j
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归: D7 m! M! f# Z7 e( k
Binomial distribution, 二项分布
5 h7 x) y: @" J5 m) QBisquare, 双平方; H) O5 }5 A' R
Bivariate Correlate, 二变量相关( B9 ]+ j/ ~' o$ T( r2 {( |
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布6 p8 M6 `1 B; K) P
Bivariate normal population, 双变量正态总体/ Q: V3 ?" y6 k5 n8 ^
Biweight interval, 双权区间* y) g' v7 `) ^+ p, y
Biweight M-estimator, 双权M估计量
( n! K3 d2 e% W1 o; T' }3 C' x4 zBlock, 区组/配伍组. N) x" l, A8 N1 f% ]
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
& f1 v$ F, w/ J6 z% h" kBoxplots, 箱线图/箱尾图9 C- Y) Z  |0 P5 I+ `% L
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
7 V4 U, P( ?( I. O5 f/ X- w. ?( wCanonical correlation, 典型相关
1 n" v! x4 ?0 k: x0 B; e+ O( e# kCaption, 纵标目! J- c% k9 }. w9 Z. A5 R, }! T
Case-control study, 病例对照研究
% x3 C; _2 Q8 M) iCategorical variable, 分类变量
% }& [! S1 z+ f! u2 wCatenary, 悬链线2 s6 y: B! ?( F# r* ?! [
Cauchy distribution, 柯西分布
4 I6 ]- O. D) ]Cause-and-effect relationship, 因果关系1 k& i: e( X/ H& }
Cell, 单元6 h9 |" k4 W5 s$ P4 L* b2 x) e, _' D
Censoring, 终检0 M' u. y2 |" l, |' g# E: j, l
Center of symmetry, 对称中心# D+ g; @: U3 ^+ \% z
Centering and scaling, 中心化和定标
' k& G' E) B; }3 b7 y$ E" TCentral tendency, 集中趋势# D1 u& m" H4 l! B1 Q# }
Central value, 中心值0 n0 N) A% S& {
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测! Z) M+ k- ^+ h; b. `/ v
Chance, 机遇
7 ?) K! g3 i0 d0 w0 DChance error, 随机误差% j  I7 O, J0 g+ ~. f1 j
Chance variable, 随机变量0 z' P" C; i0 s6 k
Characteristic equation, 特征方程- \0 N1 o* ^' {6 e( {' P) c* i1 Z
Characteristic root, 特征根
& Y! X( O- H8 V, @; ~) I4 XCharacteristic vector, 特征向量
* T4 I& R/ ^$ fChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则- A0 b" U  v4 Q
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
: @+ B9 A$ \" J/ M( I: O- P( rChi-square test, 卡方检验/χ2检验
4 d1 {6 I* T1 Z* s, PCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解/ s; `! d* {; `" e
Circle chart, 圆图 5 `0 J( y; _8 B  }( N
Class interval, 组距
3 B& F2 n0 P& c& o# ~0 @8 OClass mid-value, 组中值: o# J" b" }5 l3 x# M1 M& M) \
Class upper limit, 组上限
  v+ c  E* y- [) Q1 b1 ~Classified variable, 分类变量2 p" [- k, Q! V# i8 y. ^
Cluster analysis, 聚类分析
+ d* D2 a9 ^) Y1 R. bCluster sampling, 整群抽样% _' R! R$ u. w5 w0 n7 j
Code, 代码  F; \8 W7 `, [: E( I% o
Coded data, 编码数据, _, o/ D$ H  N2 v( L
Coding, 编码
- u3 F: g: F+ |: C  y( {Coefficient of contingency, 列联系数0 z# y6 E( I4 D
Coefficient of determination, 决定系数
$ x% `6 L" c' a2 Y0 U) ?6 @: r9 ]Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数+ J" R7 v, C" i1 ^5 D: J1 T: x
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数3 e; [! c- y+ w8 j7 L5 b5 R: c( V
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数1 Q* J. _- Z7 @- O2 U& y. l0 a) Z
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数9 T' q& t, V9 p# r. f
Coefficient of regression, 回归系数
7 C2 t+ U4 w' q  t7 y% ECoefficient of skewness, 偏度系数
* E) M8 J7 ]2 Z* L4 R* ?Coefficient of variation, 变异系数
% @' D+ f! y6 d4 ]Cohort study, 队列研究9 h- m% ?8 N2 t, B" U
Column, 列, E, i: D! Y) F+ o
Column effect, 列效应
( ^3 U; a: f. K8 F. o  n3 wColumn factor, 列因素, f  x& Y  s( d) D
Combination pool, 合并
& \. z$ h* i6 g9 x& u) N/ ICombinative table, 组合表
4 c4 w1 |4 G, g& s8 {; TCommon factor, 共性因子* c# I+ m6 P/ z  _6 _
Common regression coefficient, 公共回归系数
# X2 x% L% d2 X/ y  L5 f7 Z/ ]Common value, 共同值
7 X& B+ L6 t( z: UCommon variance, 公共方差, r6 m3 ^; s5 F& ?# o1 g
Common variation, 公共变异
( G2 J( Q7 J( n1 |. x( o% Z5 ?; oCommunality variance, 共性方差
+ L5 l) q; n* G+ e  N6 j5 H+ i9 mComparability, 可比性
: Y5 b5 m1 o  r- X& G4 fComparison of bathes, 批比较9 ?; I" R% v9 t( P0 p
Comparison value, 比较值
6 r" U4 @6 O# `2 h# A/ \/ M, wCompartment model, 分部模型4 o* J1 D& o4 p! V: k( Z
Compassion, 伸缩# h6 m8 M+ F1 X; V) r* z
Complement of an event, 补事件+ A; g3 {% b' e: Z
Complete association, 完全正相关0 d4 a$ J  D  s$ a9 p" f' J' D
Complete dissociation, 完全不相关+ c4 S  D1 t. p
Complete statistics, 完备统计量7 ]: S3 \$ n* l& Z
Completely randomized design, 完全随机化设计* E; ^; m0 y) {
Composite event, 联合事件
9 e6 n$ u# C1 a9 ~# C4 w1 [" uComposite events, 复合事件
0 W7 g& Q$ I( C' Q; eConcavity, 凹性
) a: B; u* `/ E; e8 y4 _Conditional expectation, 条件期望
% h7 [1 n' U5 ?4 w# AConditional likelihood, 条件似然
( a7 Z/ f  y3 G% T! N( H5 n9 l, gConditional probability, 条件概率, E0 s. G) m6 i+ _- s
Conditionally linear, 依条件线性
* g! Y6 t" \4 n5 s! u: Z' R, \Confidence interval, 置信区间
3 x! S1 q6 P5 d0 GConfidence limit, 置信限
5 ^# f4 S2 j& _Confidence lower limit, 置信下限8 T8 c+ O1 r. P, u" p, P
Confidence upper limit, 置信上限: G: w: A  O; ]
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
4 f3 A' M/ y2 x2 B( Y7 rConfirmatory research, 证实性实验研究, l- \- w6 H+ {6 g5 Y/ ^! t  u
Confounding factor, 混杂因素
; ^$ n# s7 z3 }# x( rConjoint, 联合分析
6 l7 O& D! Q( K: bConsistency, 相合性
' b- e6 ^) T2 H4 NConsistency check, 一致性检验. b+ ~" S4 F7 O8 Z) q5 h' _  d2 C
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计0 r8 D/ P: ]. p
Consistent estimate, 相合估计
2 t- T4 y8 @6 P, f9 S: V; o  fConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
. r1 t- }4 o) u& a8 TConstraint, 约束0 N, n* t% f6 e$ c  P8 x
Contaminated distribution, 污染分布
) ^! Z7 y# d3 T/ c( EContaminated Gausssian, 污染高斯分布1 o: E- n- s+ ^/ ^3 s/ u
Contaminated normal distribution, 污染正态分布" x9 Z; _7 X  g9 n2 {
Contamination, 污染
! p# b: S+ r0 F1 k( vContamination model, 污染模型+ l# E: H$ h" U( h) k9 i
Contingency table, 列联表. _" y& s/ \5 r  t- K
Contour, 边界线- l9 n! H2 s! r
Contribution rate, 贡献率, s6 z2 _* U1 }2 l) v! s. b
Control, 对照
. S6 E& Z+ U- d: o$ ZControlled experiments, 对照实验0 P* ]! P4 ?) e! D9 }
Conventional depth, 常规深度
$ z$ T' h  C- s! fConvolution, 卷积4 Y( r- m2 N* U
Corrected factor, 校正因子
" o5 @% B& d" d6 H, g7 OCorrected mean, 校正均值
+ W+ E( K# [% i+ Q0 r6 F: QCorrection coefficient, 校正系数
9 h1 A5 O4 Z8 v3 }; _9 bCorrectness, 正确性1 _* E/ _* R# e- B
Correlation coefficient, 相关系数
1 Q: b) T( ]  W1 ?% q( QCorrelation index, 相关指数: L9 ~& _7 h# r, R' H) z
Correspondence, 对应
" p- P+ A; X& o! zCounting, 计数
1 }- t5 j% i2 K7 y& RCounts, 计数/频数
" g( S/ |: [7 z9 p2 u+ k& p  QCovariance, 协方差
" |3 j% u$ r4 T* V% g5 J$ L/ ZCovariant, 共变
7 i# f; X1 N# ~! |9 bCox Regression, Cox回归
9 K0 H( H+ a, l0 _( RCriteria for fitting, 拟合准则, ]* r' \; X; U
Criteria of least squares, 最小二乘准则
/ X* `. t2 O, _% g2 Y* sCritical ratio, 临界比( _; H: I* S9 |8 H3 r6 `
Critical region, 拒绝域
' H) m( K9 x# v" e: B. W2 g: L- g- JCritical value, 临界值$ ^+ c1 E( T! |
Cross-over design, 交叉设计2 Y$ S1 v, q7 A4 M% R2 w: l. }
Cross-section analysis, 横断面分析
6 b7 \& q% q9 T( N* h8 G1 oCross-section survey, 横断面调查
3 g5 c7 U" I4 l0 _$ [Crosstabs , 交叉表 & w" b* p$ ]/ v4 a5 B7 t
Cross-tabulation table, 复合表+ ?) v! J. D% y% c2 a# ]7 w$ D# F
Cube root, 立方根- y! V" F0 d  l4 u# k! X3 N
Cumulative distribution function, 分布函数
) D0 I8 x* U$ C. k6 z. |Cumulative probability, 累计概率
2 g! ?- E' h& F/ Y- s: ]Curvature, 曲率/弯曲' |  q4 R7 A. G, Y  }: t- j
Curvature, 曲率9 X- f' U" ?/ V/ e! A/ w8 m9 O  n
Curve fit , 曲线拟和 0 [3 B7 J7 k& c; E% m& Z  E
Curve fitting, 曲线拟合
# x( b& H: x* R- C- RCurvilinear regression, 曲线回归
* ?0 s# U; y4 l: {Curvilinear relation, 曲线关系
8 N1 N4 s; n& T* d. ACut-and-try method, 尝试法
1 _  }) T( p* I8 m% fCycle, 周期
+ \" ~! S. R; B; q3 E7 gCyclist, 周期性# b: l( K0 n1 U
D test, D检验. L+ X7 r9 M- P: T! f5 `; |/ f, t
Data acquisition, 资料收集
  a+ ]# f2 o8 ?- t) cData bank, 数据库
* z/ H8 S6 {4 m, u$ v: _& {4 _Data capacity, 数据容量
( h7 o8 {0 A) P2 XData deficiencies, 数据缺乏
3 b; ]% g4 V' j) QData handling, 数据处理
& I+ `' I) Y5 H. q# {' NData manipulation, 数据处理
7 m. ~4 J& W2 i$ y4 Q# P! z- _Data processing, 数据处理
  N7 p) F8 m; F! Q5 CData reduction, 数据缩减
/ U) c+ }9 a5 l! c9 X+ R2 v5 v( rData set, 数据集1 i& B; ^8 I  Q( }+ t* L% K
Data sources, 数据来源
* @* S- T; H0 yData transformation, 数据变换
$ y3 v: ?9 E2 O2 {" j& }' wData validity, 数据有效性% `- c; y3 a2 z
Data-in, 数据输入: ~2 m( M+ i) ~' B, v
Data-out, 数据输出
# C- _# G, d9 Z7 cDead time, 停滞期
$ x  \3 A6 [2 c9 i; G! ]- n1 i: [Degree of freedom, 自由度
$ M# q! h3 E3 `+ i; _8 `Degree of precision, 精密度( r' J  D# f; K7 @
Degree of reliability, 可靠性程度
! ?5 i/ I; w' j% ^: u. I' ODegression, 递减
  c& R# e; ]* O2 \7 K7 d; BDensity function, 密度函数+ u8 I  X5 R% T9 v+ P1 ]) X/ L
Density of data points, 数据点的密度
1 s6 k5 y- w6 j; C9 UDependent variable, 应变量/依变量/因变量( }& d8 L: ^, T  z) n2 V
Dependent variable, 因变量* [: o5 i, ~2 b1 V: I! K% }* `/ l
Depth, 深度0 s: I) Z! Z  d  X* B8 b
Derivative matrix, 导数矩阵
+ S+ ?1 d3 u# UDerivative-free methods, 无导数方法8 d. m# ?+ o+ f- m& c; n2 T$ h
Design, 设计
* ^) j* i0 N* {- E' r* nDeterminacy, 确定性- E8 z. w* p7 P2 X+ D- I& i
Determinant, 行列式* D: v7 u2 n3 X( ?+ ~1 l1 y
Determinant, 决定因素
4 H4 ?$ N2 M; T; ?Deviation, 离差
6 G: [, P3 |7 @; Q) x4 nDeviation from average, 离均差
7 g. Q+ ~$ i% Z/ ]$ l0 Q5 \+ pDiagnostic plot, 诊断图+ }. d# c( Y/ e9 ~: W+ Q, Q3 i
Dichotomous variable, 二分变量3 g$ K- |& e6 v# x9 k6 e- [7 ?8 H
Differential equation, 微分方程! u. D/ h1 X* C7 {$ Z, q$ c
Direct standardization, 直接标准化法) S8 ?* Y9 a% F3 J! q
Discrete variable, 离散型变量
( u  h! U( E8 \DISCRIMINANT, 判断 4 N6 O! d' x1 C( T: u
Discriminant analysis, 判别分析
/ H& T- M/ f* yDiscriminant coefficient, 判别系数
& A/ p! A) y' ?  @Discriminant function, 判别值
( g- N; K& v1 d+ m- e! FDispersion, 散布/分散度
# P, I4 K7 ^! E3 J) CDisproportional, 不成比例的
; s8 k2 ^2 `$ C5 v% U. `/ IDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
. T& j+ O' @# z; j9 dDistribution free, 分布无关性/免分布! S* ]$ r) L- ?
Distribution shape, 分布形状
1 ^( I& C8 _8 r) l  dDistribution-free method, 任意分布法
6 Q% a# I& m3 [% N+ \6 c6 YDistributive laws, 分配律' s) \5 c7 C; U3 q
Disturbance, 随机扰动项4 o1 @+ Q9 X% i% u9 e9 s8 M
Dose response curve, 剂量反应曲线7 S3 z: D; S" C4 U# s
Double blind method, 双盲法, H6 Z, f: A' e+ O7 X6 s8 [
Double blind trial, 双盲试验4 U; {2 S! b( j5 j
Double exponential distribution, 双指数分布
" I. V% r! _+ v: Z! F- ?! y0 }Double logarithmic, 双对数5 G" T$ G' t& M# ?7 Q) M0 l7 M+ a
Downward rank, 降秩
+ @9 a" Q3 M# ~( N# jDual-space plot, 对偶空间图
' q. c: s: I, H4 f: A- GDUD, 无导数方法1 ^$ F8 I" O  Y( {5 z# Y. Z
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法+ h6 |2 F  z5 b/ H) [  [6 j
Effect, 实验效应
5 i! R; p+ D& T6 yEigenvalue, 特征值
4 t( U/ w! B- v  |9 U) U# b1 MEigenvector, 特征向量
1 P" U6 f* l& k, r: jEllipse, 椭圆
" J. k! r! a$ }$ t3 M' wEmpirical distribution, 经验分布
- W6 O" r. l7 a; U$ j2 fEmpirical probability, 经验概率单位* o2 K" E  m3 I. l. S6 j2 A
Enumeration data, 计数资料
% u/ W5 Z+ e! M0 a- R( zEqual sun-class number, 相等次级组含量( z2 X4 C# F' X6 \1 p0 b3 f
Equally likely, 等可能8 `9 [1 Z$ D9 f8 X
Equivariance, 同变性" L% T; X9 D* z7 V
Error, 误差/错误
8 t% {* |5 u2 x1 r$ w+ ]Error of estimate, 估计误差& P2 p# A( u* {( p: t" x
Error type I, 第一类错误3 @2 x0 f7 R3 \* y. T
Error type II, 第二类错误
8 ]; A7 V# _5 T6 v( [* UEstimand, 被估量3 Q# w/ d, g/ V) K4 ]/ K' ~
Estimated error mean squares, 估计误差均方& j- @4 Q& ?2 [! K; D
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和2 x, h; _& u1 D  ~6 t
Euclidean distance, 欧式距离
0 C. U8 Z1 Q% h7 H* g" e- d5 tEvent, 事件7 n3 h: k+ ^2 V
Event, 事件" k5 B+ q' b6 I- j+ A! v7 D
Exceptional data point, 异常数据点
; z, `. X! K- x& F9 X* i$ NExpectation plane, 期望平面
7 H( o1 U4 ^7 W6 K, ?0 D- [Expectation surface, 期望曲面, f: L4 [1 }% i1 i8 W3 Y
Expected values, 期望值6 B# l# y  w9 S2 w7 ?: r$ l+ D
Experiment, 实验6 J0 v% Z+ j: m- B! r& c
Experimental sampling, 试验抽样+ Z+ M# z0 B9 F0 _
Experimental unit, 试验单位
6 f9 m0 ^- t6 B, s& y4 c) X" GExplanatory variable, 说明变量  W5 @4 V7 u) B5 l7 W3 q
Exploratory data analysis, 探索性数据分析# [; ?. y6 L9 t
Explore Summarize, 探索-摘要  u( B  e/ o& ]* s, c
Exponential curve, 指数曲线
* `; N7 _' C" m; F/ K/ i8 NExponential growth, 指数式增长( L4 K2 u5 y4 w8 u+ c7 D0 |5 `
EXSMOOTH, 指数平滑方法 . j% C/ W; ]* j  p
Extended fit, 扩充拟合
! r' u8 p9 d% B- H. N) iExtra parameter, 附加参数+ x6 F: L1 Q: T
Extrapolation, 外推法
' u' E& |# l! m% a5 w8 l% H7 W" c# uExtreme observation, 末端观测值
* `' P$ B8 m% V$ Y# AExtremes, 极端值/极值
* V) U# Q0 ?+ W  u# o& sF distribution, F分布0 h0 A7 L" ~  Z. Y6 T; C
F test, F检验
4 m" q( y6 o4 i% `$ {' e9 D" O4 `2 a! @Factor, 因素/因子
% r9 B* o' m( p# ]! _8 \Factor analysis, 因子分析
: ~$ Z4 c  N, w6 f. r/ a# }Factor Analysis, 因子分析4 S7 l0 }8 V; j; t9 m. Z% c* K1 R
Factor score, 因子得分 6 t% R' O% _1 x7 F7 t3 q7 s
Factorial, 阶乘7 ?5 `) ~  c8 I7 j# E& G
Factorial design, 析因试验设计
+ {1 q1 S+ T2 ?: aFalse negative, 假阴性
: x8 O" B" v7 u6 u7 Z' i& C9 {* qFalse negative error, 假阴性错误
1 c' \3 c; M- B: d7 ^+ u( W4 aFamily of distributions, 分布族
, s& [7 @3 G2 KFamily of estimators, 估计量族
3 K* O, Q7 W. b6 F8 R+ [Fanning, 扇面' T8 \9 p2 r7 a7 N# Y0 }
Fatality rate, 病死率- i) w3 N1 Y; [- t4 R
Field investigation, 现场调查9 T% ]( w5 r5 A/ N- M+ X! V' ]
Field survey, 现场调查: a% ^  s$ X* ^# h* i
Finite population, 有限总体
  ?1 T0 Z; M- _3 r( H7 \Finite-sample, 有限样本9 d$ b- y: `% B9 J) S* F* c8 A
First derivative, 一阶导数
  o! ~$ L% v4 g2 o$ xFirst principal component, 第一主成分; ], g4 z! Q0 a0 f4 Z0 N7 w
First quartile, 第一四分位数! ^% \  I+ i5 r1 g$ L) t
Fisher information, 费雪信息量4 [( M  W) n" h# U) }; d5 E- S
Fitted value, 拟合值: Q, [( ?4 J7 j$ G& }# |+ C$ h( Z2 x4 q
Fitting a curve, 曲线拟合
/ y+ B; G' N$ U5 \' K0 L" A! H$ \3 QFixed base, 定基
) y/ `/ }5 |, n8 x. hFluctuation, 随机起伏1 x9 W# k. U# H2 T0 f
Forecast, 预测
/ t( D9 L2 s: I; Q0 J/ n$ v: }Four fold table, 四格表
/ D$ w; n7 {$ z9 C9 d( @Fourth, 四分点
$ V" x1 \' S$ r/ v8 |) s& yFraction blow, 左侧比率/ E! X; |) H' Q* v; [
Fractional error, 相对误差$ x$ X8 ]1 g/ d) H! X4 V
Frequency, 频率
! _* C* L3 S& M. LFrequency polygon, 频数多边图& I7 i; x1 K# P- T
Frontier point, 界限点. C9 ^, M! a4 |, i  R" ~
Function relationship, 泛函关系
0 B0 i; E) I) B' @& ?) k" u* x; b4 lGamma distribution, 伽玛分布
  u" ^( F7 J' {$ H* tGauss increment, 高斯增量
. h' L8 ?6 p  ^+ p, E7 v3 RGaussian distribution, 高斯分布/正态分布6 f- A# P& `3 ^; X8 \3 j
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量) S# q; M% y$ E) Z
General census, 全面普查
/ }; [! ?$ O% n" Z& T6 J, h9 q+ bGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ! f& n9 e( W: l. E
Geometric mean, 几何平均数
: y6 g$ e$ V4 P/ H5 |Gini's mean difference, 基尼均差
1 Z4 ~& K4 u" W7 ^GLM (General liner models), 一般线性模型
9 j; n  M" J, y' Q6 p. s  ?1 d5 YGoodness of fit, 拟和优度/配合度, i) s6 J) T/ N3 e5 A) E- L
Gradient of determinant, 行列式的梯度
+ ^- D  K9 A- X  \% B5 H' E4 kGraeco-Latin square, 希腊拉丁方1 i! W7 d8 z% A( g9 O
Grand mean, 总均值
! t+ Y+ j; H; y. z! ?1 E+ qGross errors, 重大错误
4 D- N4 P( n+ V" t  U2 V! PGross-error sensitivity, 大错敏感度
. b; |) q, G9 v) uGroup averages, 分组平均
' {0 W% }; M' ]Grouped data, 分组资料8 j, a' S% W- @6 F& ]# G* L% y/ j  t
Guessed mean, 假定平均数
! z$ Y2 e' [6 G1 OHalf-life, 半衰期
, r4 ?- k3 e5 U1 bHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
9 d& L+ K% g8 T5 ?Happenstance, 偶然事件# f) Q- D. i2 z4 n! X
Harmonic mean, 调和均数3 {3 ~. J7 {# n2 b$ Y8 _' u
Hazard function, 风险均数
% v9 V9 K' D2 V$ _Hazard rate, 风险率& {, ?, I6 i% B/ r9 b
Heading, 标目 8 ^; i1 H- B$ m& A" {
Heavy-tailed distribution, 重尾分布% o2 h! s7 _; s6 x8 T+ B
Hessian array, 海森立体阵
- t0 E* I) a4 D# T$ `( n/ H* @2 pHeterogeneity, 不同质
4 f; [+ q7 B. V( ZHeterogeneity of variance, 方差不齐
" g; Z7 U: V( l9 LHierarchical classification, 组内分组& J/ S. }6 _0 B$ x6 o
Hierarchical clustering method, 系统聚类法$ C& d* R2 G9 ^; a+ J5 ~9 _: d
High-leverage point, 高杠杆率点( @1 t9 p* P/ Z& l' T% w1 x& ?& i
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型# z, a0 T/ S( W' r
Hinge, 折叶点
) Q3 Y/ L. i, B  @" Q$ }5 Q' r! s  ]Histogram, 直方图
' C$ s2 `/ J6 t$ rHistorical cohort study, 历史性队列研究 " w0 j  E7 j7 O6 B+ `) B' `4 c
Holes, 空洞
; O% A0 j1 o7 @% ]4 w% g/ m/ ]HOMALS, 多重响应分析
  c! m+ n# Z5 w& ^  \; N$ xHomogeneity of variance, 方差齐性
& c, F8 ]- |" C0 V3 C1 ], b/ N" [) KHomogeneity test, 齐性检验
' S0 L" @% \8 o0 v) J( c& M' fHuber M-estimators, 休伯M估计量# F9 j2 M2 ?7 Z) [. ^
Hyperbola, 双曲线- p$ l7 k4 ]4 D: l4 E
Hypothesis testing, 假设检验6 l( V- h3 J; [, Z1 g
Hypothetical universe, 假设总体
" W  v: c: G. Q1 R" f0 [Impossible event, 不可能事件
: K2 D# S; L- r9 \/ U0 |7 v( ^( u7 DIndependence, 独立性
0 y$ l8 U8 ?! \  c1 w2 jIndependent variable, 自变量
2 D# y/ x% \' z  C* \: E* c: JIndex, 指标/指数% L9 D# ]7 H) g5 u4 |
Indirect standardization, 间接标准化法" t$ h" [: e# S0 J
Individual, 个体  c/ U# F+ _0 }7 l- h5 p8 e; r
Inference band, 推断带1 E! d0 G7 f% f/ [
Infinite population, 无限总体. j& Z# b; F; X# H# m; c
Infinitely great, 无穷大* R% ?. ?9 h3 r. T' ~) F3 I1 x
Infinitely small, 无穷小/ M5 @: Y4 ?& k( z
Influence curve, 影响曲线
* M4 b5 X& _( \Information capacity, 信息容量
+ l' r2 \0 X; w( j0 ^, Q% PInitial condition, 初始条件
6 {' v% j. a1 q3 ZInitial estimate, 初始估计值3 g: f* X/ q" S8 H, B: x* J
Initial level, 最初水平, d: Y0 v! I& S- g
Interaction, 交互作用
& H% p$ F( S& z( h7 Y1 qInteraction terms, 交互作用项% s2 `& {2 L$ N* [1 v
Intercept, 截距
7 H- t7 [7 ]& Z) G! B/ n. s) f: G6 {Interpolation, 内插法
" K; f& B* ~' ?9 d2 X( b, iInterquartile range, 四分位距
+ z8 ^) Q5 e& L( Y: M5 rInterval estimation, 区间估计8 G7 i) Z1 Y$ r1 N+ n" J- `
Intervals of equal probability, 等概率区间& O! F2 ~0 a+ R  ]
Intrinsic curvature, 固有曲率
, U6 e6 x+ J$ e8 N$ j2 XInvariance, 不变性
0 O1 k0 \7 w9 I: T% N, nInverse matrix, 逆矩阵
6 y7 @$ u1 Y* fInverse probability, 逆概率
1 z3 O- P! s2 t4 V9 F$ p6 l5 {0 }4 dInverse sine transformation, 反正弦变换
* n' E' N% Z; SIteration, 迭代
5 B2 z# }  q  y) Q$ fJacobian determinant, 雅可比行列式
% _9 O. U, I! @8 Y0 ~/ }5 }Joint distribution function, 分布函数8 h# a) @3 \, `0 Y3 Y
Joint probability, 联合概率2 T' y0 J7 ~0 `8 b6 u/ t
Joint probability distribution, 联合概率分布
& ~! m- Q, F6 |9 N/ @9 `K means method, 逐步聚类法- M2 g$ W7 n0 P; }/ z8 A7 X+ H
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ; p( b( X  \8 I/ L  U
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图# [% Y3 u& U. a' Y0 g) ~! u
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
0 a/ j2 T* d; Z+ G6 DKinetic, 动力学: v1 X7 u* i  Y  e) f
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验+ _2 {; g2 |) v' ?' [0 t
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
% ^0 w5 n! Y- a9 p' z4 hKurtosis, 峰度& H4 N9 w1 n* ?+ S6 M, H; W
Lack of fit, 失拟: w) }6 j$ I) g8 h2 D
Ladder of powers, 幂阶梯
/ _1 K" J- d+ A5 tLag, 滞后
  Z$ B( N6 {: B, G/ s; DLarge sample, 大样本6 I" X! r2 O! U, h1 D/ P
Large sample test, 大样本检验% P# Y' |: E/ f, @0 o2 r
Latin square, 拉丁方
% D' [, C# W, M! h4 ELatin square design, 拉丁方设计' |9 [0 V. _+ e% p  U( i
Leakage, 泄漏
) p6 X0 ^. N8 n$ |Least favorable configuration, 最不利构形4 [0 i+ @0 }; \  b  |3 G$ L
Least favorable distribution, 最不利分布! X7 D& r4 L/ P+ b
Least significant difference, 最小显著差法
( Z0 Y1 H% y; B0 W; K3 LLeast square method, 最小二乘法
+ o" ?# |! R" D& QLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
+ o1 M7 |; ^$ i# J" ]Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合* k) ?7 I* i6 O" k" I0 w6 z3 j
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
! f. @/ ~: C/ E2 n. R- {# [1 _. B% [Legend, 图例
" S8 }, L' N  ~1 R0 [' {# gL-estimator, L估计量
! o) ]8 S" `3 A* \' N6 O0 [L-estimator of location, 位置L估计量4 \$ y: _+ s& E5 b4 K% c8 b( u
L-estimator of scale, 尺度L估计量
) T, L+ W9 @6 S1 p* dLevel, 水平. C6 K# ?. e1 M, t) c$ D9 z
Life expectance, 预期期望寿命- S" o4 X( w" v
Life table, 寿命表- V; W' l& R; C$ ]0 Y
Life table method, 生命表法' Q6 m: j6 q1 ?( r  C- r( L
Light-tailed distribution, 轻尾分布
- z! j5 c" ~+ G: y% DLikelihood function, 似然函数+ K, c1 A" [5 B! c$ B
Likelihood ratio, 似然比
1 |! J. v; M7 @  Jline graph, 线图
# X$ F4 |/ f, P6 }Linear correlation, 直线相关
- {6 Y' x1 X' }+ T" u/ cLinear equation, 线性方程: j: w+ }4 I7 V* k1 K9 b6 j
Linear programming, 线性规划- N; \% p5 f" Y
Linear regression, 直线回归+ Z7 U& l* ]6 c: R& w+ w
Linear Regression, 线性回归
8 n( d1 d, C3 P' G% R( R% ELinear trend, 线性趋势
8 ^, d# e2 V, B% h4 m4 Q* C3 fLoading, 载荷
" W. k; D; q$ X  fLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性' F$ p0 k+ @5 l* K( R
Location equivariance, 位置同变性
! k' _) h) t* B( w( M1 pLocation invariance, 位置不变性& S5 l+ h9 K% a; }! Q5 B
Location scale family, 位置尺度族
' N8 e( w; i  E* E! K! c: z) MLog rank test, 时序检验
& P( M8 c; H; T) J6 V3 @! pLogarithmic curve, 对数曲线
- t8 ]1 W( C" n! NLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
' d4 ^6 o  a, \; U" ?! z$ E9 jLogarithmic scale, 对数尺度! ]8 L0 N! N; m( Z" b, E1 A
Logarithmic transformation, 对数变换
, ~2 X5 t4 ^; w& N4 ~2 QLogic check, 逻辑检查
/ B+ z% W  r4 ^( u* ]7 M' j* i+ VLogistic distribution, 逻辑斯特分布
& l. j+ u2 f4 J% s; VLogit transformation, Logit转换+ a4 e0 @$ \2 y0 b* f8 R" Y
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
. |, r) K5 Y! v5 v4 h5 H( \/ pLognormal distribution, 对数正态分布
& R. q$ p! U9 s. H) D7 bLost function, 损失函数
, t4 g$ i$ d, B: uLow correlation, 低度相关! O/ `2 l2 j! D1 d6 S" w) C
Lower limit, 下限
' z* O8 s( V7 B/ P2 t7 K& H, i/ C6 lLowest-attained variance, 最小可达方差9 g; ]5 e8 I  `6 ~4 L
LSD, 最小显著差法的简称$ T0 O+ D7 \* j5 t8 F' i8 J) U% M
Lurking variable, 潜在变量
4 A  {( C9 D- b) cMain effect, 主效应
' J4 k9 E8 f# `: \: FMajor heading, 主辞标目% M  }- b1 g  K: x, ]0 ]
Marginal density function, 边缘密度函数1 [) @# p: u8 r5 u8 d; `5 `
Marginal probability, 边缘概率
2 o/ O! B, Z" yMarginal probability distribution, 边缘概率分布
7 i8 v8 @, d) ]9 B7 e0 zMatched data, 配对资料/ @# m( a2 P( J2 i
Matched distribution, 匹配过分布# t9 n& b# |! `! B; ~. H( k
Matching of distribution, 分布的匹配
6 ]- {: t- C, LMatching of transformation, 变换的匹配4 }  q5 V: ~5 Y# L/ l" q
Mathematical expectation, 数学期望
9 p: `& y' R! s4 R5 H  R. \9 JMathematical model, 数学模型, F6 S: n+ P3 @3 a7 s; ?& j
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
1 x+ c3 U& Y# S& sMaximum likelihood method, 最大似然法$ U+ R) C. t+ [3 e; k7 h% \6 k
Mean, 均数
; H6 e1 W# p% S0 M# N3 xMean squares between groups, 组间均方' }0 v; J9 D2 ~  G
Mean squares within group, 组内均方! {  o; P7 s4 w, e4 j# s
Means (Compare means), 均值-均值比较
9 O* i% Y  V& zMedian, 中位数' r& [- a! ]$ F$ \- q
Median effective dose, 半数效量$ M4 H: t( v! h5 j4 D
Median lethal dose, 半数致死量
! }0 p, F4 `$ L/ X& M$ ^# n. bMedian polish, 中位数平滑
6 l! V0 t: _2 N7 E# c7 e' ~Median test, 中位数检验. N: M  P! z& ?6 q* C# X8 |( z$ F
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
6 m1 O$ l6 j) f5 B0 S0 wMinimum distance estimation, 最小距离估计
( q: [2 ?, B4 tMinimum effective dose, 最小有效量+ ]9 d, [: h, m+ a
Minimum lethal dose, 最小致死量3 e2 E0 B: J4 K0 g
Minimum variance estimator, 最小方差估计量" i. e! Q; @2 K/ X0 L* G
MINITAB, 统计软件包
/ x, {/ B4 j- _" D" |5 C% S+ NMinor heading, 宾词标目4 r6 R% [+ O0 T8 F5 K* J
Missing data, 缺失值. k( e4 f+ W" N/ D, ~$ `4 \
Model specification, 模型的确定. ^- X  E* ]7 P  ]
Modeling Statistics , 模型统计$ K* D, |' b5 W: J2 @
Models for outliers, 离群值模型
2 ^, e0 _9 ~: p- J$ bModifying the model, 模型的修正
* R% E) ~% `: X! Z* z& ]2 N! dModulus of continuity, 连续性模$ s/ i7 i; N8 D, Q4 n
Morbidity, 发病率
) T0 l8 P! l1 M. O: |Most favorable configuration, 最有利构形
+ }; u$ N. s' P4 TMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
1 `/ T0 |- B  T: E" L8 ~: BMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
0 Q5 d+ v, n( }( YMultiple comparison, 多重比较" \3 E7 U; c  V- L1 ?* z
Multiple correlation , 复相关$ [$ W* l& J6 Q  i6 }9 T+ A
Multiple covariance, 多元协方差+ e. U0 k2 ?9 H0 e/ r
Multiple linear regression, 多元线性回归
  c1 i* l0 D/ y1 k/ \; ]# \Multiple response , 多重选项
( t% m2 m9 X$ z7 @; ^Multiple solutions, 多解  a  a' H. X: d& v  _
Multiplication theorem, 乘法定理7 G2 K+ }7 F* ^* b$ k. {
Multiresponse, 多元响应
/ w! A. f2 u: Y3 HMulti-stage sampling, 多阶段抽样
% h, {$ M0 v; u. V- UMultivariate T distribution, 多元T分布7 @  i) J  {7 K8 P- K
Mutual exclusive, 互不相容( @1 t1 A1 L& q) p6 g, G
Mutual independence, 互相独立/ p: f/ A% H& a9 O2 v
Natural boundary, 自然边界
  y0 ]+ A5 [6 W0 nNatural dead, 自然死亡* E0 {% @6 P+ z9 d' G( d; f
Natural zero, 自然零* V; L$ ]; ?: w; z7 m
Negative correlation, 负相关
& W6 j8 R* l: }& gNegative linear correlation, 负线性相关: ^, E$ N% [$ R2 D1 y4 Q& T
Negatively skewed, 负偏
1 O5 j* z$ h2 y+ P% J! HNewman-Keuls method, q检验
* q  n- m* H+ L" y, L  B5 ZNK method, q检验4 @2 I2 ?. h, U7 X) j7 Q9 O6 N, i
No statistical significance, 无统计意义
' P. K$ ]! U, ^9 B; cNominal variable, 名义变量
* G& U8 K  H4 FNonconstancy of variability, 变异的非定常性
" P  h8 `+ Q- O( wNonlinear regression, 非线性相关" V* S7 s% b5 K; W5 r
Nonparametric statistics, 非参数统计" r0 J1 U4 a( T2 m
Nonparametric test, 非参数检验7 S4 H  ?' P( z1 k2 L1 x
Nonparametric tests, 非参数检验
: q" M2 S# o; g' \& j3 ~) oNormal deviate, 正态离差
! S; ]9 {6 @6 [. A6 \5 tNormal distribution, 正态分布
- A  g  A8 h$ v% }3 f( kNormal equation, 正规方程组- Z+ Y0 L3 V! q+ j* D) S
Normal ranges, 正常范围
5 l' d1 y6 Q. Q9 u% f2 j. nNormal value, 正常值/ e: d6 w6 V8 N' u+ }5 N/ |
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
! Y; I9 m' @, u+ {3 ]; @Null hypothesis, 无效假设
) B5 k8 w5 U! lNumerical variable, 数值变量# i6 T  v4 A3 ?; c7 ~
Objective function, 目标函数
' r8 j4 b# p" q9 m1 \Observation unit, 观察单位
5 M: ^% H4 i9 j  s- b; e& @Observed value, 观察值
5 @- g* A1 n; E9 [9 d$ F7 hOne sided test, 单侧检验: {% B" W( [. t* R" l# E$ _
One-way analysis of variance, 单因素方差分析; G2 }( ^6 c/ i$ ]8 P
Oneway ANOVA , 单因素方差分析  u  J8 Y! b' v( p
Open sequential trial, 开放型序贯设计
# A8 Y  [% E, d1 jOptrim, 优切尾5 u5 n* ]3 ~( t$ z2 R; v* g
Optrim efficiency, 优切尾效率
# Y" Y8 e: ~' A1 Z2 r$ EOrder statistics, 顺序统计量: a9 [& `- I/ q1 @2 b. C
Ordered categories, 有序分类
. E& h/ g7 g: B& n. eOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
$ Q# W6 J6 A$ m) t# oOrdinal variable, 有序变量% ~& P& R; X4 X5 O! \$ U
Orthogonal basis, 正交基1 w! U" H0 Q' ~
Orthogonal design, 正交试验设计
6 }1 k; m, f; |2 a% KOrthogonality conditions, 正交条件
1 T/ c5 |# P1 I" j3 uORTHOPLAN, 正交设计 2 F% K+ K( h8 K7 D
Outlier cutoffs, 离群值截断点( Q- t6 c1 f2 O2 e( o
Outliers, 极端值0 U  W7 ~) c5 t$ m+ j3 z) ]
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 0 F( l5 f: }8 k( r
Overshoot, 迭代过度
! e: P; o! H8 N& j7 J2 qPaired design, 配对设计
* p9 s1 |+ k7 IPaired sample, 配对样本
9 n" X: j. R0 q: uPairwise slopes, 成对斜率2 {# Q4 |4 J; C7 n, s
Parabola, 抛物线0 Y( `* _. p; F( f8 ^' `
Parallel tests, 平行试验
. @" g" H7 ?1 o4 cParameter, 参数" L7 {5 B, j2 M9 K! H! m# b
Parametric statistics, 参数统计, v: t& X! R2 d) `' a/ ]% E8 a
Parametric test, 参数检验4 z6 ?6 b8 c5 i4 \& S
Partial correlation, 偏相关2 O) w2 o1 |3 |7 \7 J+ C
Partial regression, 偏回归3 |: D' d% [) a4 g& s/ y8 Y0 U( p
Partial sorting, 偏排序
5 [7 x& a! V) X2 v/ [- [% ZPartials residuals, 偏残差" x% ~: C  h* u9 R/ n
Pattern, 模式# P+ i7 r/ K8 [& s0 I
Pearson curves, 皮尔逊曲线6 M" h4 W* g4 U$ N& R6 f% f9 d3 b
Peeling, 退层0 F4 m3 i, {1 u
Percent bar graph, 百分条形图
5 h9 V" J# W2 ?/ O# T" RPercentage, 百分比" f/ [; J+ j) \( B2 ^$ t% k+ `
Percentile, 百分位数/ {: C4 q& X6 n) T+ ?$ J
Percentile curves, 百分位曲线
/ J, l  e% {% z  ^+ }% v7 u5 uPeriodicity, 周期性( U0 D& S& I( `% i1 ?, w! ?
Permutation, 排列, Y5 m6 o; R5 A. \
P-estimator, P估计量
% f9 a' I  |! }Pie graph, 饼图( b* r! J3 G/ p8 S/ C' H* Y2 n
Pitman estimator, 皮特曼估计量
3 a" N% o# S# |; J# H1 P* r8 bPivot, 枢轴量) W4 I: z7 J* }8 _) C6 o! [
Planar, 平坦
! a7 q# {" M) q+ o1 Q3 F# oPlanar assumption, 平面的假设* V+ M, h" C4 s( I8 i
PLANCARDS, 生成试验的计划卡  P% ]" j- K& L. T- q: G8 _- v  p
Point estimation, 点估计
! f% u7 e0 ^/ k" J6 {0 V; {0 f! cPoisson distribution, 泊松分布
- s0 {. T, Z- w$ L: {( ]- HPolishing, 平滑! m; B  W/ d8 d  F  F& f! B. A. |1 L
Polled standard deviation, 合并标准差
- y: j  _3 w2 Y$ l6 T3 y8 tPolled variance, 合并方差
3 ~3 W, ]2 L6 \% s0 x  KPolygon, 多边图/ y/ K, {6 p7 g3 V2 W5 ^% E, j
Polynomial, 多项式1 K) P& y+ M; J9 O" r- s( ]% ]
Polynomial curve, 多项式曲线
9 o0 Y9 Y& d. @2 }% uPopulation, 总体
  o3 `0 W3 J* n, }% ^) i# }Population attributable risk, 人群归因危险度2 v% h! }+ u+ q: n# Y# g$ {
Positive correlation, 正相关
- t5 O" B* j  y4 p/ SPositively skewed, 正偏# w% M* T) j6 c" c& p  F' f
Posterior distribution, 后验分布
7 w" q' ~. Y+ H5 CPower of a test, 检验效能
8 K. ?. J) i( e4 cPrecision, 精密度% r, T! B3 }% X
Predicted value, 预测值
$ ?, f& ]" i, k0 E* X* EPreliminary analysis, 预备性分析
( A9 [8 ^4 L7 I8 G; l0 |Principal component analysis, 主成分分析5 B0 l% H0 h( g1 j0 Q" c: q
Prior distribution, 先验分布
' q& `; @# `4 ~* I; {( L  sPrior probability, 先验概率
- R+ _$ d, J+ h# m5 OProbabilistic model, 概率模型
( a! M( \' p) m* c3 x/ G, Yprobability, 概率& [, ^0 u3 Z9 c( K; T, d7 M% R
Probability density, 概率密度* |0 L/ t6 b0 N8 [$ i( \
Product moment, 乘积矩/协方差4 o. }2 S, |, F* V0 l
Profile trace, 截面迹图0 n% {: \$ o" a8 h- ~
Proportion, 比/构成比
  H4 H6 U4 n& b2 I7 OProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样, q, i9 N0 E+ g' N' K
Proportionate, 成比例
5 B5 I6 s! l, B% l& L5 `/ W0 WProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量& n; J6 g' D$ q, n2 l
Prospective study, 前瞻性调查% {0 p/ y- N& N( [- D3 C( T
Proximities, 亲近性
' C- S, o- M* i( R- R9 qPseudo F test, 近似F检验5 A+ ?, _' P! u. w/ K( E4 u( O. j
Pseudo model, 近似模型
% i8 p, j+ b+ l) U4 h2 T( lPseudosigma, 伪标准差# L% w5 D1 }, ~4 F  z) m/ t9 _
Purposive sampling, 有目的抽样8 V, T# k; h& c  A
QR decomposition, QR分解
" ^+ j3 M- E5 N) x+ s# Q/ [- vQuadratic approximation, 二次近似
% z9 Y- B4 n4 K! v. P  n  C$ u8 t! iQualitative classification, 属性分类
; j5 n) n* r2 `0 M/ Z1 W& dQualitative method, 定性方法
7 \; K: G4 G3 y3 W2 e4 J5 n9 TQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
0 e$ A  Z2 I6 PQuantitative analysis, 定量分析
- @, U0 T% K& [Quartile, 四分位数
* c  M9 J& s5 h$ m( Y" cQuick Cluster, 快速聚类
) ^, ?1 A: \1 a) A. G8 vRadix sort, 基数排序: @$ D% z6 r1 }$ |: N1 u# E
Random allocation, 随机化分组6 N! F& B+ y. c! Y) H: x
Random blocks design, 随机区组设计
( O5 N! `# ?1 e: F. W+ HRandom event, 随机事件
6 V. C) O# l) a9 }! o. FRandomization, 随机化* `2 \. k- W3 W
Range, 极差/全距
0 l2 z# r# R# pRank correlation, 等级相关: [3 }( L( _5 F/ @) P
Rank sum test, 秩和检验& p, J3 c1 u7 k
Rank test, 秩检验) L! ]1 \7 R8 w1 E8 x2 h+ M' G* ^
Ranked data, 等级资料
" j! V! h0 U) n' g* NRate, 比率
3 n. w3 h+ x- I* nRatio, 比例
0 e7 L  p3 ]' d# m5 Z4 R6 H4 K3 s! z: JRaw data, 原始资料% x" X3 ?7 W, \! N; v
Raw residual, 原始残差
) f0 m8 ~1 M7 J2 d# Y8 ^, [Rayleigh's test, 雷氏检验8 C( x& }3 x! v: J9 e
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
1 T9 q6 i/ ?( P& _2 M/ kReciprocal, 倒数
! j6 {, p8 Y  ~7 IReciprocal transformation, 倒数变换' p3 B$ s  f9 f/ E3 @/ Y
Recording, 记录
1 K3 s/ H# z+ M! L5 g' G3 RRedescending estimators, 回降估计量1 L5 w$ J+ p8 D3 m1 l8 y' N
Reducing dimensions, 降维, Q, Q) w6 x- K: {0 {, w0 [/ @
Re-expression, 重新表达
; e' i- p; b: U$ j0 _Reference set, 标准组' D% M  j, ?2 M. B% q- P. d- Z
Region of acceptance, 接受域
6 r3 P) S0 J' H- w1 dRegression coefficient, 回归系数
, k- R8 I- y+ D/ f! J+ {- i8 \& B2 bRegression sum of square, 回归平方和" z2 Z4 q6 s7 M9 }# b! z6 h( Y
Rejection point, 拒绝点# \. x  C$ b3 L( y
Relative dispersion, 相对离散度: d3 Z1 a3 _% u
Relative number, 相对数8 K: s( }$ r- [; V2 h5 M
Reliability, 可靠性
8 I/ I  T. i8 u! S- _Reparametrization, 重新设置参数) p  f7 i+ t, z* I. y8 S) n
Replication, 重复7 `' n+ V3 M- ^0 l
Report Summaries, 报告摘要. B1 K4 ^9 t/ a5 D
Residual sum of square, 剩余平方和
3 H0 v( s6 {6 U) d* i9 m& rResistance, 耐抗性9 z6 S. y' L/ q& q0 t3 Y( \
Resistant line, 耐抗线
* M5 l2 O& K) G* b" Q3 B6 z0 {Resistant technique, 耐抗技术
8 N$ {& \# D3 ~7 r8 }3 Q' dR-estimator of location, 位置R估计量
& I4 ~9 E6 w2 z& u" C" ~- X3 E. d! K, c  ~R-estimator of scale, 尺度R估计量: v. `( A. X! q0 ~
Retrospective study, 回顾性调查  ]6 }; V' i4 ^3 e8 ]( }) C
Ridge trace, 岭迹' y3 e$ Q  _. i) {* ~) q  x" p
Ridit analysis, Ridit分析
7 n8 _* M# _. h( {3 @/ |" J+ S7 k9 eRotation, 旋转# h. z) x/ B, A+ ?& x, B
Rounding, 舍入
6 t4 |8 s9 m9 q# v& W8 u6 s% P  nRow, 行, a' L  c& Q" \% s/ r9 z
Row effects, 行效应+ P8 T/ G/ n9 C# k' s4 Y* p( A
Row factor, 行因素
4 j& s, f& O9 ]) @* n# N" oRXC table, RXC表3 Y) |: x8 ^* k/ z' Z
Sample, 样本
9 v" s. }! ^, H3 Y/ N" w' ^Sample regression coefficient, 样本回归系数
0 f2 `% D) n/ _: ESample size, 样本量3 M! P9 [7 H, m$ @( ~
Sample standard deviation, 样本标准差
1 H* c0 U! n- C3 A, z2 ~; {Sampling error, 抽样误差
: t1 Q+ W9 G- f3 B: zSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包  i5 K7 m: e& B) u
Scale, 尺度/量表
* }5 p" V) p  L+ A1 I( M- ~0 LScatter diagram, 散点图% F8 }8 j- m3 Z' ~" _. [
Schematic plot, 示意图/简图, P" _/ L. s) _4 f
Score test, 计分检验
+ v: r, L1 H# n# H2 u7 qScreening, 筛检$ T: J! b9 r& M% z' i: j: Q
SEASON, 季节分析
7 u& w9 w8 \) \* I* PSecond derivative, 二阶导数
& V$ N! [8 I- n+ f- ]% s( V* J/ gSecond principal component, 第二主成分* s! x3 L9 `7 A" P& G0 F. E
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 1 Z0 n0 Q! w2 s1 W
Semi-logarithmic graph, 半对数图% H% N" ^. V# A  F& L# T# \. P0 j5 {
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
# W, K( N& b7 }4 J# h- G. F' rSensitivity curve, 敏感度曲线( w9 \; ~% p! R& `  u
Sequential analysis, 贯序分析
4 R2 F  w( f( ]Sequential data set, 顺序数据集
6 x5 g% \  _1 F" F/ N4 q4 v  M* wSequential design, 贯序设计# p- L" p6 }3 v5 i! j; t
Sequential method, 贯序法2 z3 j, j. e) y# V& p
Sequential test, 贯序检验法" E5 t+ n! F3 q8 ?0 w
Serial tests, 系列试验
' {+ Z8 k; c5 s) tShort-cut method, 简捷法 , V5 v0 Q% p4 Q/ X) n
Sigmoid curve, S形曲线* w6 m( Z/ J8 _& c' i/ f# }& a
Sign function, 正负号函数/ _" q6 g$ B+ \' X. E) e/ o9 e
Sign test, 符号检验
& ?+ p/ G: I0 b, z& gSigned rank, 符号秩1 h$ w0 c( D2 o3 W* g' H  C
Significance test, 显著性检验
6 L1 _- a: j9 |+ U' z, WSignificant figure, 有效数字
! I" e' `9 V4 L; \Simple cluster sampling, 简单整群抽样
6 ?: y. Q) I; [3 Q$ JSimple correlation, 简单相关' E9 m& i" o$ t3 U/ f8 K" x
Simple random sampling, 简单随机抽样
; g' D4 r% `' Y  C* RSimple regression, 简单回归
. V0 h- l/ D4 n, \7 {7 f& Jsimple table, 简单表4 S, Q, {5 j; _1 T0 `: H
Sine estimator, 正弦估计量+ W7 a3 m2 X, D6 H
Single-valued estimate, 单值估计% A) x! ?% p7 f  d
Singular matrix, 奇异矩阵
0 B% e& S* i! eSkewed distribution, 偏斜分布
4 @; m$ @" d4 A! l$ A3 nSkewness, 偏度
# p: q" Y( a0 v: L9 OSlash distribution, 斜线分布- j4 o. A  j) M- m) A- t: X' w5 \3 E
Slope, 斜率
2 G( u9 }/ T% {& n) HSmirnov test, 斯米尔诺夫检验. x5 `4 v0 X5 n1 h% J0 i
Source of variation, 变异来源
  u5 a3 w! f# ASpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关& r+ f, F- M. A
Specific factor, 特殊因子! B6 A" p" H/ @5 n, l" Y
Specific factor variance, 特殊因子方差' @" r* w7 L9 N9 J+ f
Spectra , 频谱5 H1 S/ M' m/ {( C9 ]& [9 W
Spherical distribution, 球型正态分布6 v9 D+ `. g& Z
Spread, 展布' ~5 s: t1 t7 l  ?7 }6 @6 ]1 ~% {4 u1 u0 x
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包4 @- |. l3 C% |1 I/ L2 z
Spurious correlation, 假性相关+ Q$ v3 B8 T" U) o
Square root transformation, 平方根变换
$ |5 L+ y9 n; s  C3 r# ~Stabilizing variance, 稳定方差  r) `# P1 b2 b8 ?  W  H
Standard deviation, 标准差
) {: y$ b" n, G; t' y) tStandard error, 标准误% b, b$ J2 p7 f# O  w/ x
Standard error of difference, 差别的标准误
3 \6 S1 [# `' o2 ^6 wStandard error of estimate, 标准估计误差# {/ x/ m; c# {7 X% @& L4 D1 d
Standard error of rate, 率的标准误
1 V  K6 O6 V) Y# I6 [+ ^; A, MStandard normal distribution, 标准正态分布* [$ v3 |+ A9 X9 `" N- j5 Q
Standardization, 标准化
  Q; J- u7 q/ N5 H5 RStarting value, 起始值7 I- A. e7 M% {" K) Q0 x
Statistic, 统计量
6 X/ U3 ]: A$ r2 S" _0 f! i; e: lStatistical control, 统计控制
! L6 G2 E0 X' f7 J! ]& k4 i$ Z; rStatistical graph, 统计图9 M; D, O3 }: Q' q/ I8 L1 j* G, i
Statistical inference, 统计推断
* n% K# o0 z# W/ j$ k5 CStatistical table, 统计表
% ?7 ?% }1 ]0 A. K( X  |' wSteepest descent, 最速下降法* ?- u5 B2 p. B% O+ f( k8 d4 `
Stem and leaf display, 茎叶图
# B8 y4 W! ~8 i8 k8 HStep factor, 步长因子6 P! D8 ~* l2 T9 e0 U
Stepwise regression, 逐步回归, V" C, c8 C# u' D7 E8 T
Storage, 存) i) w* w) u" p
Strata, 层(复数)% l5 c; U- B! \8 Z
Stratified sampling, 分层抽样& q3 P1 |0 l- z9 b: m1 K' x# B
Stratified sampling, 分层抽样
5 h4 y- {; e) ?  n4 A. k6 MStrength, 强度
# Z% T; `- R& L& W  m& b6 [" uStringency, 严密性
( [  G7 P( D5 W, l& |$ c+ y8 ?' NStructural relationship, 结构关系" \0 S; N4 z7 K" Y! ^3 g
Studentized residual, 学生化残差/t化残差+ U* ~1 r8 ^7 U) Z, ~5 C
Sub-class numbers, 次级组含量
) ?' ^7 D4 |2 B) F6 R2 y4 E% {Subdividing, 分割  C* `5 @; M3 c" @' r
Sufficient statistic, 充分统计量
" q8 T& Q8 I# k' q$ J* cSum of products, 积和
, H( X8 x& J  Z: W1 R3 NSum of squares, 离差平方和: r  \, L; `, P. v2 _5 e
Sum of squares about regression, 回归平方和  Y8 T: u: p2 \: l8 G, F
Sum of squares between groups, 组间平方和& q6 c9 M% W- I1 Y) l
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
- V; y& D7 _; B. r1 r4 XSure event, 必然事件
8 s6 N2 R; n# a- O  ^% RSurvey, 调查
7 e; N# \* n# {7 ^& T8 G) U8 oSurvival, 生存分析
+ c# ]8 r9 i2 A4 _Survival rate, 生存率
. l: b/ Q) z' Y6 {% w$ cSuspended root gram, 悬吊根图8 n+ n4 e, }: O% T" Y) W9 m
Symmetry, 对称
; a8 @/ j: S9 HSystematic error, 系统误差! C' J9 o" p1 R2 e6 ^
Systematic sampling, 系统抽样/ _5 q! U2 n$ M; M- p# @
Tags, 标签: c( n( O, z4 P. b9 g+ Y7 h8 l# d) d
Tail area, 尾部面积
, F4 i* N$ x, u( OTail length, 尾长
! E; k- `3 k" \7 A: O" |' n8 pTail weight, 尾重
% q# M& o, i$ W  ~' P! j) MTangent line, 切线
7 ^3 P3 [' I* w  P2 w& yTarget distribution, 目标分布9 @. E9 u3 P' W% `  v
Taylor series, 泰勒级数1 i3 j- d8 m; p1 G( e& t* f
Tendency of dispersion, 离散趋势  o# R! x  L! E3 v. l/ T- b+ D
Testing of hypotheses, 假设检验
0 }+ u; H8 _2 \7 S) sTheoretical frequency, 理论频数7 M% T3 N9 C2 O
Time series, 时间序列: D6 A( J! h* D( L2 ^
Tolerance interval, 容忍区间/ t4 k% T2 m4 Q$ z$ t/ k/ N
Tolerance lower limit, 容忍下限
0 D7 l; y! I0 sTolerance upper limit, 容忍上限
4 x- `, O2 @$ V8 W; g! qTorsion, 扰率! R2 E' o& P8 L% o5 e
Total sum of square, 总平方和+ _+ T0 r0 V9 a8 C
Total variation, 总变异' R5 r# `' Q# b& A
Transformation, 转换7 d) ]7 _- r% O/ S
Treatment, 处理
4 C6 x: i5 ~, ATrend, 趋势
! U, z4 ^/ A; ^9 X! g4 J: ATrend of percentage, 百分比趋势
, q0 I% e/ I4 H/ @- d7 |1 ]Trial, 试验
5 g/ V/ U/ S0 a9 X, G5 [, dTrial and error method, 试错法: ], S7 q& c* Y; ~( z* b
Tuning constant, 细调常数
% v. Y3 k8 j" PTwo sided test, 双向检验" I; r! s/ O0 x0 `5 f1 q
Two-stage least squares, 二阶最小平方8 P3 Y, `* [9 H: T  x+ ^9 }) R1 q
Two-stage sampling, 二阶段抽样
5 N" l1 H: t6 zTwo-tailed test, 双侧检验, L* g- P3 y# v4 Q2 B+ `
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析% D0 ]8 a, K2 d  P) n7 Y
Two-way table, 双向表( s7 _9 ?. i, p8 K5 n6 {9 Z
Type I error, 一类错误/α错误
+ l4 {0 S' X+ e4 j. T9 aType II error, 二类错误/β错误
; V; `& N6 [/ ^0 bUMVU, 方差一致最小无偏估计简称$ [* [3 R! u6 E: V
Unbiased estimate, 无偏估计
/ ]& O, T! c/ p% V$ V, N* J! S/ cUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归5 g/ g' h( M5 W. }
Unequal subclass number, 不等次级组含量
) w$ k/ T5 u' t% y- k5 h0 m$ r- ]Ungrouped data, 不分组资料
6 m6 D- _" K1 kUniform coordinate, 均匀坐标
1 F  W0 ^9 I! q2 m7 a* t4 {7 B" @Uniform distribution, 均匀分布9 x6 L. P) E' L3 J6 O2 o
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
8 n' L+ @: Y5 w/ f. ]Unit, 单元
* _3 y2 \2 j/ qUnordered categories, 无序分类& ~1 c+ k3 m2 X- t" E
Upper limit, 上限4 N( t* }1 i  l% ^
Upward rank, 升秩
* S8 J( w6 p; w6 W- |( EVague concept, 模糊概念
, f$ M0 h6 u+ o" r1 Q* [3 pValidity, 有效性. P$ ^+ R: T8 G; s
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计) N' J- s/ q; x0 O- }  }
Variability, 变异性; l$ M6 B, H6 E  x0 P' A6 n
Variable, 变量7 ]$ }  ^& K/ ]) |& ~# E6 p/ F, F- }
Variance, 方差( H4 ?; i" l1 K7 k$ ?
Variation, 变异
' v2 n* j0 f/ H4 pVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转/ h$ K3 k: U( N
Volume of distribution, 容积
/ j; F6 W# B. w7 I/ Y# u- L8 M5 ?W test, W检验# \& k$ }9 A  {8 C) K
Weibull distribution, 威布尔分布
% R7 _0 a! V+ e! `Weight, 权数
$ T) M7 F. y8 B* N+ S. j  o5 KWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
! `5 _3 ~4 s. u& B; g, R, hWeighted linear regression method, 加权直线回归
( R! [6 n6 C: A2 U6 ^. yWeighted mean, 加权平均数: y3 Y3 x0 u- E
Weighted mean square, 加权平均方差
1 R* K' M* B) s  Q7 Y0 iWeighted sum of square, 加权平方和$ ?" V0 {6 a& J5 G, _1 P
Weighting coefficient, 权重系数
; w8 f! V1 r/ W2 w2 PWeighting method, 加权法
7 `0 Y$ V6 Z9 x! M. D0 F: WW-estimation, W估计量" O9 V( n; E* e
W-estimation of location, 位置W估计量9 k2 [) f# N7 _+ _% f: e* u
Width, 宽度5 o! n" Y; T: }# H3 t! Y
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
* ^/ F  b. g  tWild point, 野点/狂点
2 m  e& j% X1 c' i+ {. NWild value, 野值/狂值  L0 d& j+ @8 I& L% Z
Winsorized mean, 缩尾均值
* i; [% J4 Y& q% h2 L: M1 V6 bWithdraw, 失访 ; q+ J( T+ J8 G. e& M; ?% W- ~9 @
Youden's index, 尤登指数
4 ?0 J; {6 w/ s7 z8 D: q$ _' Y) lZ test, Z检验8 U; L7 p6 Z% n. f
Zero correlation, 零相关, p3 G( ~1 U% D+ g
Z-transformation, Z变换

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